Como uma empresa líder em entretenimento de áudio modernizou seus dados com uma lakehouse

Resumo

Uma empresa líder em entretenimento de áudio na América do Norte, com uma base de usuários superior a 100 milhões e mais de 67 milhões recebendo música personalizada, enfrentou uma crise crescente em sua infraestrutura de dados. Os sistemas legados não eram mais capazes de suportar a escala, a complexidade e a velocidade necessárias para oferecer insights em tempo real e experiências de conteúdo ricas e personalizadas. Dados isolados e limitações de processamento em lote estavam impedindo a organização.

Para recuperar a agilidade e se manter competitiva, a empresa fez uma parceria com a Marlabs para implementar uma arquitetura de data lakehouse nativa em nuvem com tecnologia Databricks na AWS. Essa solução unificou sistemas de dados fragmentados, introduziu recursos de análise em tempo real e possibilitou fluxos de trabalho avançados de aprendizado de máquina. Por meio de uma implementação estruturada em seis fases, a empresa estabeleceu uma base sólida para inovação baseada em dados, escalabilidade e engajamento de longo prazo com o cliente.

Desafio

A infraestrutura de dados legada dificultou a compreensão e a capacidade de adaptação às necessidades dos clientes

O rápido crescimento da empresa em usuários, plataformas e tipos de conteúdo ultrapassou as capacidades de sua antiga infraestrutura de dados. Os dados essenciais para os negócios ficaram presos em sistemas legados desconectados, dificultando a geração de insights oportunos ou a coordenação entre as equipes. Essa fragmentação introduziu redundâncias, retardou a análise e impossibilitou a personalização em tempo real em grande escala.

A dependência do processamento de dados em lote significava que, quando os insights estavam disponíveis, eles geralmente estavam desatualizados. Com o aumento das expectativas dos clientes e os concorrentes digitais acelerando sua inovação, a empresa precisava reimaginar a forma como gerenciava e utilizava seus dados. O único caminho a seguir era substituir sua infraestrutura legada por uma plataforma de dados unificada, escalável e inteligente.

Solução

Projete e implemente um Data Laktepronto para o futuro

Para enfrentar seus desafios de infraestrutura e se posicionar para o crescimento futuro, a empresa contratou a Marlabs para projetar e implementar uma solução moderna de data lake. O projeto se desenrolou em seis fases deliberadas, cada uma projetada para oferecer valor incremental e, ao mesmo tempo, construir um ecossistema de dados unificado e inteligente.

Fase 1: Avaliação e planejamento

A primeira fase se concentrou em entender o estado atual do cenário de dados da empresa. A Marlabs conduziu uma auditoria completa dos sistemas, fluxos de trabalho e pontos problemáticos do cliente. Trabalhando em estreita colaboração com equipes internas, eles definiram as metas do projeto lakehouse, priorizaram os casos de uso comercial e desenvolveram um roteiro estratégico que alinhou a tecnologia à visão mais ampla de inovação da empresa.

Fase 2: Design e Arquitetura

Com um plano claro, a equipe passou a projetar a arquitetura da lake house. O design utilizou o Delta Lake como base e garantiu a compatibilidade com os componentes da infraestrutura da AWS, como EC2, EMR e S3. A arquitetura foi criada para suportar dados de streaming e em lote, acomodar cargas de trabalho de análise variadas e fornecer a escalabilidade necessária para o crescimento a longo prazo.

Fase 3: Implementação

A implementação começou com a consolidação de fontes de dados diferentes na nova plataforma lakehouse. Os recursos de ingestão em tempo real foram habilitados usando ferramentas modernas de streaming, enquanto o Databricks foi configurado para suportar análises de SQL, aprendizado de máquina e painéis. Essa fase forneceu a infraestrutura necessária para potencializar os insights sob demanda e tornou os dados de alta qualidade mais acessíveis em toda a organização.

Fase 4: Migração e integração

Em seguida, os dados legados foram migrados para o novo ambiente usando fluxos de trabalho cuidadosamente planejados para minimizar a interrupção dos negócios. Os pipelines em tempo real e em lote foram integrados à plataforma, permitindo que as equipes acessassem dados históricos e ao vivo em uma única interface. O esforço de integração também incluiu o alinhamento dos controles de segurança, governança e conformidade para proteger a qualidade dos dados e a privacidade do usuário.

Fase 5: Otimização e automação

Uma vez operacional, a plataforma lakehouse foi ajustada para desempenho e geração de valor. Painéis e KPIs em tempo real foram desenvolvidos para fornecer aos usuários corporativos insights acionáveis. Modelos preditivos e algoritmos de personalização foram implementados para personalizar as experiências dos usuários em grande escala. Monitoramento automatizado e verificações de qualidade de dados foram incorporados para garantir confiança e confiabilidade em cada saída analítica.

Fase 6: Escalabilidade e preparação para o futuro

A fase final preparou a solução para adaptabilidade a longo prazo. Uma arquitetura aberta foi adotada para oferecer suporte à fácil integração com futuras fontes de dados, ferramentas e plataformas. Planos estratégicos foram criados para orientar futuras melhorias, incluindo iniciativas de IA e aprendizado de máquina. Isso garantiu que a lake house continuasse a agregar valor e apoiar a inovação em um setor em rápida evolução.

Resultados

Análise aprimorada, decisões mais rápidas e engajamento mais profundo

A nova plataforma lakehouse aprimorou drasticamente a capacidade da empresa de agir com base nos dados. O acesso em tempo real aos insights reduziu os ciclos de tomada de decisão e capacitou as equipes com informações precisas e oportunas. O conteúdo personalizado se tornou mais dinâmico e responsivo, melhorando a experiência do usuário para milhões.

A eficiência operacional foi obtida com a simplificação dos fluxos de trabalho de dados e a eliminação de silos. Com modelos de aprendizado de máquina executados em grande escala, a empresa conseguiu antecipar as necessidades dos usuários, otimizar o desempenho e aumentar a receita por meio de ofertas mais direcionadas. A transformação dos dados proporcionou um alto retorno sobre o investimento e criou um impulso para a inovação contínua.

Impacto

Uma base escalável e inteligente para inovações futuras

A implementação do lakehouse criou melhorias duradouras em toda a organização. Isso permitiu que a empresa passasse de uma tomada de decisão reativa para uma proativa e abriu as portas para novos recursos orientados por análises.

• Permitiu insights em tempo real para decisões mais rápidas e inteligentes
• Proporcionou experiências de conteúdo altamente personalizadas em grande escala
• Maior eficiência operacional por meio de fluxos de trabalho de dados unificados
• Governança de dados, segurança e controles de qualidade aprimorados
• Suportou o crescimento de longo prazo por meio de uma arquitetura aberta e nativa da nuvem
• Posicionou a empresa para liderar em personalização e inovação orientadas por IA

Com uma plataforma pronta para o futuro, a empresa agora opera com maior agilidade, visão e confiança, pronta para evoluir junto com seus clientes e com o cenário de entretenimento digital em constante mudança.